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Évaluation du savoir-faire en électronique numérique à l'aide d'un algorithme de classification .

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Évaluation du savoir-faire en électronique numérique à l'aide d'un algorithme de classification .

Auteurs : Mariam Tanana ; Nicolas Delestre ; Jean-Pierre Pécuchet ; Mustapha Bennouna

Source :

RBID : Hal:hal-00442726

Abstract

Lorsqu'un enseignant veut évaluer le savoir-faire des apprenants à l'aide d'un logiciel, il utilise souvent les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI). Or, les STI sont difficiles à développer et souvent destinés à un domaine pédagogique très ciblé. Depuis plusieurs années, l'utilisation d'algorithmes de classification par apprentissage supervisé a été proposée pour évaluer le « savoir » des apprenants. Notre hypothèse est que ces mêmes algorithmes vont aussi nous permettre d'évaluer leur « savoir-faire ». Notre domaine d'application étant l'électronique numérique, nous proposons tout d'abord une mesure de similarité entre schémas électroniques. Ensuite, après l'avoir validée sur des données réelles, nous montrons que l'utilisation du plus simple algorithme de classification (le k-ppv) permet déjà d'obtenir un début d'évaluation formative. Finalement, pour pouvoir effectuer une réelle évaluation formative, nous concluons sur la nécessité de générer automatiquement une base d'apprentissage complète, proposant aussi bien des « bons » que des « mauvais » schémas électroniques étiquetés.

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Hal:hal-00442726

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<title level="m">Actes de la conférence TICE 2008</title>
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<title>Conférence TICE, Technologies de l'Information et de la Communication dans les Enseignements</title>
<date type="start">2008</date>
<settlement>Paris</settlement>
<country key="FR">France</country>
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<biblScope unit="pp">44-51</biblScope>
<date type="datePub">2008</date>
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<language ident="fr">French</language>
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<classCode scheme="halDomain" n="info.eiah">Computer Science [cs]/Technology for Human Learning</classCode>
<classCode scheme="halDomain" n="shs.edu">Humanities and Social Sciences/Education</classCode>
<classCode scheme="halTypology" n="COMM">Conference papers</classCode>
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<abstract xml:lang="fr">Lorsqu'un enseignant veut évaluer le savoir-faire des apprenants à l'aide d'un logiciel, il utilise souvent les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI). Or, les STI sont difficiles à développer et souvent destinés à un domaine pédagogique très ciblé. Depuis plusieurs années, l'utilisation d'algorithmes de classification par apprentissage supervisé a été proposée pour évaluer le « savoir » des apprenants. Notre hypothèse est que ces mêmes algorithmes vont aussi nous permettre d'évaluer leur « savoir-faire ». Notre domaine d'application étant l'électronique numérique, nous proposons tout d'abord une mesure de similarité entre schémas électroniques. Ensuite, après l'avoir validée sur des données réelles, nous montrons que l'utilisation du plus simple algorithme de classification (le k-ppv) permet déjà d'obtenir un début d'évaluation formative. Finalement, pour pouvoir effectuer une réelle évaluation formative, nous concluons sur la nécessité de générer automatiquement une base d'apprentissage complète, proposant aussi bien des « bons » que des « mauvais » schémas électroniques étiquetés.</abstract>
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